1. 扩充维度+复制 转自(记录一个Tensor操作——扩充维度+复制 - 知乎 (zhihu.com)) 假如我们有一个tensor x,维度为(2,3),我们想 扩充一维,size是(4,2,3),也就是把x复制四份,拼成一个tensor,第0维的4可以理解为4份。 # 原始tensor x x =torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) """torc...
通过这种方式,我们将原来的2x2的Tensor扩展为1x2x2的Tensor。 此外,我们可以用expand方法来扩充Tensor到更大的尺寸: expanded_tensor_2=tensor.expand(3,2,2)# 将Tensor扩充到3x2x2,实际复制时不分配新的内存 1. 注意,expand方法并不实际复制数据,而只是返回一个新的Tensor视图。 4. 查看结果 最后,我们验证扩...
importtorch# 创建一个形状为 (2, 3) 的张量tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])print("原始张量:")print(tensor)# 在第0维(行)增加一个维度expanded_tensor=tensor.unsqueeze(0)print("\n在第0维增加维度后的张量:")print(expanded_tensor)# 复制并扩展到形状 (3, 2, 3)# 使用 repeatrepe...
5.4. 复制元素来扩展维度 6. Tensor的内存共享 6.1. 通过Tensor初始化Tensor 6.2. Tensor与Numpy转换 6.3. Tensor与其他类型数据转换 Reference 本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 1. Tensor的数据类型 在PyTorch中,主要有10种类型的tensor,其中重点使用的为以下八种(还有BoolTensor和BFloat16Tensor): 数据类型 ...
x = torch.tensor([1, 2, 3]) y= x.expand(2, -1).clone()#扩展后复制数据print(y)#输出:#tensor([[1, 2, 3],#[1, 2, 3]]) 使用expand时,扩展的维度大小可以是具体的数值,也可以是-1,表示该维度的大小与原始张量相同。如果扩展的维度大小大于原始张量,PyTorch 会抛出错误。
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。 clone clone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存,但是仍然留在计算图中。 detach detach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存,新的tensor会脱离计算图,不会牵扯梯度计算。此外,一些原地操作(in...
通过b.expand([2, -1])(或者b.expand(2, 3))即可在 dim = 0 维度复制 1 次,在 dim = 1 维度不复制。具体实现如下: 代码语言:txt 复制 import torch # 创建偏置b b = torch.tensor([1, 2, 3]) # 为张量b插入新的维度 B = torch.unsqueeze(b, 0) print(B.size()) # torch.Size([1,...
1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None) 参数说明: self: 传入的数据为tensor repeats: 复制的份数 dim: 要复制的维度,可设定为0/1/2... 2. 例子 2.1 Code 此处定义了一个4维tensor,要对第2个维度复制,由原来的1变为3,即将设定dim=1。 View...
Pytorchtensor的复制函数torch.repeat_interleave（）1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None)参数说明：self: 传⼊的数据为tensor repeats: 复制的份数 dim: 要复制的维度，可设定为0/1/2...2. 例⼦ 2.1 Code 此处定义了⼀个4维tensor，要对第2个维度复制，...